Inteligencia para la toma de decisiones: El mejor camino a seguir Parte 1
Parte 1: Necesitas un tejido de datos
Entre las 10 principales tendencias en datos y análisis de Gartner para 2021 se encuentra la «inteligencia de decisión diseñada».* Esto plantea dos preguntas interesantes: ¿qué es esto? y ¿por qué debería importarte?
La ingeniería informatique décisionnelle es, si se piensa en ello, justo lo que dice: un proceso deliberado de derivación de la informatique décisionnelle a partir de los datos. El porqué también es sencillo: Las empresas necesitan décisions éclairées amedida que se desarrolla la situación. A posteriori suele ser demasiado tarde. Demasiados resultados de prise de décision son infructuosos porque los complejos ecosistemas de données en mouvement movimiento dificultan la recopilación de datos de forma oportuna y contextualmente relevante. Ese es el problema que la inteligencia de decisiones de ingeniería intenta superar.
Pero hay un problema aún más fundamental que hay que resolver primero. En la actualidad, existe un amplio abanico de herramientas de inteligencia para la toma de decisiones que se pueden utilizar, desde consultas y generación de informes básicos hasta análisis y aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial y sistemas adaptativos. Sin embargo, la calidad de la información que proporcionan depende directamente de la calidad de los datos en los que se basan. Según Gartner, eso significa que la inteligencia de decisión diseñada consiste en combinar estas herramientas con una estructura de datos común y soporte de composibilidad —lo que permite el uso de componentes de múltiples soluciones de datos, análisis e IA—, allanando así el camino para decisiones más precisas, repetibles y trazables. A estas ventajas, yo añadiría «oportunas», porque se necesitan capacidades de toma de decisiones en tiempo real para evaluar y compartir la información tan pronto como se recopila.
Empecemos por ver por qué el tejido de datos es esencial para la inteligencia de decisiones de ingeniería. En un artículo posterior compartiré información sobre el soporte de la componibilidad y cómo conseguirlo.
¿Qué es un Data Fabric?
Una estructura de datos es una arquitectura que proporciona un conjunto coherente de servicios y capacidades de datos en todos sus entornos críticos de nube y sur site . Actúa como una base que le permite abstraer datos de sistemas que son física y lógicamente distintos para crear un conjunto común de objetos de datos que puede tratar como un conjunto de datos empresariales unificado.
¿Por qué necesito una estructura de datos para la inteligencia de decisión diseñada?
Dado que la inteligencia para la toma de decisiones debe trabajar con datos procedentes de sistemas que pueden estar sur site, en la nube, repartidos en varias nubes e incluso desplegados de forma remota en el borde de la red, el tejido de datos proporciona una forma de entrelazar estas fuentes en una red de información para potenciar sus herramientas de inteligencia para la toma de decisiones.
Al utilizar una estructura de datos, puede aprovechar todo el potencial de sus herramientas de inteligencia de decisiones. Dado que pueden acceder a los datos de toda la empresa de forma más rápida y eficiente, obtendrá información empresarial más integrada y precisa, así como una mayor agilidad empresarial. Y, a medida que las decisiones se vuelven más operativas y estandarizadas por el tejido de datos, se vuelven más repetibles y trazables. Además, a medida que las herramientas de inteligencia de decisiones son capaces de ejecutar más iteraciones sobre los nuevos datos expuestos por la estructura de datos, pueden aprender de los resultados anteriores para producir resultados más fiables y repetibles.
Actian: La base de una estructura de datos moderna
La plataforma de gestión, integración yentrepôt de données cloud de Actian™ hybrid-entrepôtentrepôt de données cloud proporciona las capacidades críticas que necesita para implementar un tejido de datos moderno y desbloquear el valor de sus datos para la inteligencia de decisiones de ingeniería. Se trata aproximadamente de un proceso de tres pasos que implica servicios de integración integrados en Actian:
- El primer paso consiste en crear un catálogo métadonnées de información contextual sobre los datos a los que se pretende acceder, como de dónde proceden, cómo se definen y cuándo se actualizaron por última vez. métadonnées facilita la búsqueda de datos y proporciona información sobre los perfiles de datos utilizados en la inteligencia de decisiones.
- A continuación, Actian utiliza el catálogo de metadatos para crear un gráfico de conocimiento. Este proporciona una capa semántica que representa cada entidad (como personas, ubicaciones, organizaciones, productos, etc.) y sus relaciones con otras entidades. Actian utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para enriquecer los metadatos, lo que mejora aún más la interpretación y la contextualización de los datos. Esto ayuda a los usuarios a obtener respuestas a sus consultas más relevantes y rápidas. El gráfico de conocimiento permite visualizar los datos desde múltiples dimensiones y acceder a ellos mediante diversas herramientas de inteligencia de decisión, sin modificar los datos de origen en los sistemas subyacentes.
- Por último, los servicios de integración de Actian utilizan el gráfico de conocimiento reunir las fuentes de datos empresariales necesarias y armonizarlas en un conjunto de datos común. Los servicios de integración de Actian se conectan con Google Cloud Storage, Amazon S3 y Azure Data Lake Storage, así como con más de 200 aplicaciones, API de servicios web, datos JSON e incluso hojas de cálculo. Una vez integradas las fuentes de datos, la estructura de datos impulsa la orquestación y la automatización del flujo de datos para proporcionar información a los usuarios y a las herramientas de inteligencia de decisión.
Se acabó.
Esto no es más que una breve descripción general del papel que desempeña una estructura de datos moderna en la implementación de la inteligencia de decisión diseñada. Una de las conclusiones clave es que una estructura de datos resulta realmente importante en los casos de uso de la toma de decisiones en tiempo real. Si quieres saber más sobre cómo Actian puede proporcionar la funcionalidad de estructura de datos de la que he estado hablando, te recomiendo que leas la serie de tres entradas de blog de mi colega Lewis Carr, en la que analiza el impacto de la COVID-19 en el sector minorista y muestra cómo una estructura de datos moderna puede mejorar el apoyo a los responsables de la toma de decisiones.
* https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021/
Este artículo se publicó originalmente en The New Stack.
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